这段时间折腾的都是hadoop和lucene，总结了hadoop在运营过程中出现问题时的解决方案，请大家指教！
HDFS（0.20.2）运营中急救方案
1 Namenode 挂掉（secondarynamenode无影响）
如果Namenode挂掉，如果能立即起来通过，start-dfs.sh 能够重新起来则可以正常使用。否则按照以下操作。下面所有操作前提是有完整的secondarynamenode。
1） 在非secondarynamenode服务器中选择datanode作为namenode。（目前在正式文档中没有发现，建议采用第二种，但在测试中没发现问题）
a) Kill掉所有服务。
b) 修改新namenode服务器 配置文件：core-site.xml，masters，slaves等相关文件。
c) 修改hosts文件
d) 重新配置各节点 ssh ，使新namenode到其他datanode 正常无密码ssh登陆
e) 将运行secondarynamedode机器上的hadoop.tmp.dir/dfs/namesecondary 拷贝到新namenode服务器hadoop.tmp.dir/dfs目录。
f) 将namesecondary改名为name
g) bin/start-dfs.sh启动hdfs。
2） 在非secondarynamenode服务器中选择datanode作为namenode。通过导入以前的检查点来恢复namenode。
a) Kill掉所有服务。
b) 修改新namenode服务器 配置文件：core-site.xml，masters，slaves等相关文件。
c) 修改hosts文件
d) 重新配置各节点 ssh ，使新namenode到其他datanode 正常无密码ssh登陆
e) 在namenode服务器core-site.xml中配置fs.checkpoint.dir（默认是在$hadoop.tmp.dir/dfs/ namesecondary）.
<property>
<name>fs.checkpoint.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop-data/dfs/namesecondary</value>
</property>
f) 将运行secondarynamedode机器上的hadoop.tmp.dir/dfs/namesecondary 拷贝到namenode服务器fs.checkpoint.dir目录.
g) 执行bin/hadoop namenode –importCheckpoint 导入检查点。
h) 执行bin/start-dfs.sh 启动dfs.
2 Datanode挂掉（不带secondarynamenode）
1） 原服务器完全坏掉，起不来，只能引入新的datanode。
i. 从其他datanode拷贝hadoop所有配置到新服务器
ii. 设置hosts，将所有datanodes 和namenode 设置hosts
iii. 设置ssh无密码登陆，并测试
iv. 在namenode conf 的slaves中配置新加datanode
v. 在新加datanode上通过bin/hadoop-daemon.sh start datanode 启动该新datanode。
2） 原服务器可以立即起来
i. 因为namenode slaves有该datanode，可以直接在namenode中执行bin/start-dfs.sh 启动
ii. 也可以在该服务器 通过bin/hadoop-daemon.sh start datanode启动
3 Datanode挂掉（带secondarynamenode）
1） Namenode正常运行情况下，如果该datanode可以立即投入使用，则直接在namenode中执行bin/start-dfs.sh 启动
2） Namenode正常运行情况下，如果该datanode无法使用，则考虑新增datanode，并配置secondarynamenode。
在新节点 配置文件hdfs-site.xml中 配置：
<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>netease-namenode-test:50070</value>
</property>
该配置在namenode使用默认即可。如果添加上通过外网访问netease-namenode-test:50070可能会由于网段不同导致访问不到。
SequenceFile 解决hadoop小文件问题
OverviewSequenceFile is a flat file consisting of binary key/value pairs. It is extensively used in MapReduce as input/output formats. It is also worth noting that, internally, the temporary outputs of maps are stored using SequenceFile. The SequenceFile provides a Writer, Reader and Sorter classes for writing, reading and sorting respectively. There are 3 different SequenceFile formats:
The recommended way is to use the SequenceFile.createWriter methods to construct the 'preferred' writer implementation. The SequenceFile.Reader acts as a bridge and can read any of the above SequenceFile formats. SequenceFile FormatsThis section describes the format for the latest 'version 6' of SequenceFiles. Essentially there are 3 different file formats for SequenceFiles depending on whether compression and block compression are active. However all of the above formats share a common header (which is used by the SequenceFile.Reader to return the appropriate key/value pairs). The next section summarises the header: SequenceFile Common Header
All strings are serialized using Text.writeString api. The formats for Uncompressed and RecordCompressed Writers are very similar: Uncompressed & RecordCompressed Writer Format
The sync marker permits seeking to a random point in a file and then re-synchronizing input with record boundaries. This is required to be able to efficiently split large files for MapReduce processing. The format for the BlockCompressedWriter is as follows: BlockCompressed Writer Format
简介：
SequenceFile 是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件，它可以在map/reduce过程中的input/output 的format时被使用。在map/reduce过程中，map处理文件的临时输出就是使用SequenceFile处理过的。 SequenceFile分别提供了读、写、排序的操作类。 SequenceFile的操作中有三种处理方式： 1） 不压缩数据直接存储。 //enum.NONE 2） 压缩value值不压缩key值存储的存储方式。//enum.RECORD 3） key/value值都压缩的方式存储。//enum.BLOCK SequenceFile提供了若干Writer的构造静态获取。 SequenceFile.Reader使用了桥接模式，可以读取SequenceFile.Writer中的任何方式的压缩数据。 三种不同的压缩方式是共用一个数据头，流方式的读取会先读取头字节去判断是哪种方式的压缩，然后根据压缩方式去解压缩并反序列化字节流数据，得到可识别的数据。 流的存储头字节格式： 所有的String类型的写操作被封装为Hadoop的IO API，Text类型writeString()搞定。 未压缩的和只压缩values值的方式的字节流头部是类似的： package com.netease.hadooplucene.lucene.test;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.lang.String;
import java.lang.Object;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;
import org.apache.hadoop.io.compress.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import com.netease.hadooplucene.lucene.util.HadoopService;
public class SequenceFileTest {
public static void writeSequceFile(String uri)throws IOException{
FileSystem fs = HadoopService.getInstance().getHDFSClient();
Path path = new Path(uri);
IntWritable key = new IntWritable();
Text value = new Text();
SequenceFile.Writer writer = null;
try {
writer = SequenceFile.createWriter(fs, fs.getConf(), path, key.getClass(), value.getClass());
for (int i = 0; i < 100; i++) {
String tt = String.valueOf(100 - i);
key.set(i);
value.set(tt);
System.out.printf("[%s]/t%s/t%s/n", writer.getLength(), key, value);
writer.append(key, value);
}
} finally {
IOUtils.closeStream(writer);
}
}
// public static File getFile(String uri){
// FileSystem fs = HadoopService.getInstance().getHDFSClient();
// Path path = new Path(uri);
// SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs, path, fs.getConf());
// reader.
// reader.
// }
public static void main(String[] args) throws IOException {
String uri = args[0];
// Configuration conf = new Configuration();
// FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
}
}
前天项目组里遇到由于sequenceFile 的压缩参数设置为record 而造成存储空间的紧张，后来设置为block 压缩方式的压缩方式，存储空间占用率为record 方式的1/5 。问题虽解决了，但是还不是很清楚这两种方式是如何工作以及他们的区别是啥。昨天和今天利用空闲时间，细细的看了一遍sequenceFile 这个类和一些相关类的源码。 sequenceFile 文件存储有三种方式：可以通过在程序调用 enum CompressionType { NONE , RECORD , BLOCK } 指定，或通过配置文件io.seqfile.compression.type 指定，这三种存储方式如下图： 对于Record 压缩这种存储方式，RecordLen 表示的是key 和value 的占用的byte 之和，Record 压缩方式中 key 是不压缩 ，value 是压缩后的值，在record 和非压缩这两种方式，都会隔几条记录插入一个特殊的标号来作为一个同步点Sync ，作用是当指定读取的位置不是记录首部的时候，会读取一个同步点的记录，不至于读取数据的reader “迷失”。 每两千个byte 就插入一个同步点，这个同步点占16 byte ，包括同步点标示符：4byte ，一个同步点的开销是20byte 。 对于block 这种压缩方式， key 和value 都是压缩的 ，通过设置io.seqfile.compress.blocksize 这个参数决定每一个记录块压缩的数据量，默认大小是1000000 byte ，这个值具体指的是key 和value 缓存所占的空间，每要往文件写一条key/value 时，都是将key 和value 的长度以及key 和value 的值缓存在keyLenBuffer keyBuffer valLenBuffer valBuffer 这四个DataOutputStream 中，当keyBuffer.getLength() + valBuffer.getLength() 大于或等于io.seqfile.compress.blocksize 时，将这些数据当做一个block 写入sequence 文件，如上图所示 每个block 之间都会插入一个同步点。 |
使secondarynamenode能够post请求到namenode。
然后在namenode masters中增加 新的secondarynamenode 并配置hosts
使用bin/start-dfs.sh 启动。